한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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- Pages.143-144
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- 2019
최대 엔트로피 이론 기반 네트워크 흐름 분류
Network Flow Classification Based on Maximum Entropy Theory
- 김민우 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 이태호 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
- 김경태 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과) ;
- 윤희용 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과)
- Kim, Min-Woo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Lee, Tae-Ho (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Kyung-Tae (Dept. of Software, Sungkyunkwan University) ;
- Youn, Hee-Yong (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
- 발행 : 2019.01.16
초록
최대 엔트로피(Maximum Entropy)는 실증적 데이터에서 관찰된 잠재적인 여러 유용한 특징들을 기반으로 최대 엔트로피를 갖는 추정된 분포를 구축하기 위한 접근법이다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 시 혼잡한 흐름을 효율적으로 분류하기 위해 최대 엔트로피 알고리즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 흐름 분류 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘이 기존의 방법들 보다 높은 분류 정확도를 나타내는 것을 목표로 네트워크 서비스 시 효율성을 높이고자 한다.